使用深度学习模拟核相互作用模型 BLOB 的初步结果
计算物理
2020-04-23 v1 核实验
医学物理
摘要
目的：可靠的核相互作用模拟模型对于离子治疗至关重要。我们已表明 BLOB（“Boltzmann-Langevin One Body”，玻尔兹曼-朗之万单体）这一为模拟高达数百 MeV/u 的重离子相互作用而开发的模型，也能模拟同能量域内的 C 反应。然而，其计算时间对于任一医学应用都过长。因此我们提出用深度学习算法对其进行模拟的可能性。方法：BLOB 的末态是在相空间位置找到核子的概率密度函数（PDF）。我们将此 PDF 离散化，并训练变分自编码器（VAE）来复现该离散 PDF。作为概念验证，我们开发并训练了一个 VAE，以模拟 62 MeV/u 下 C 与 C 的相互作用来模拟 BLOB。为更好地控制生成过程，我们强制 VAE 潜空间相对于碰撞参数（）进行组织，联合训练一个 的分类器与 VAE。结果：从 VAE 获得的分布与输入分布相似，且将 VAE 用作生成器所需的计算时间可忽略不计。结论：我们表明可以使用深度学习方法来模拟为离子治疗相关能量范围内的核反应模拟而开发的模型。我们预见将生成部分用 C++ 实现，并与最常用的蒙特卡洛工具包 Geant4 对接。
引用
@article{arxiv.2004.04961,
title = {Preliminary results in using Deep Learning to emulate BLOB, a nuclear interaction model},
author = {A. Ciardiello and M. Asai and B. Caccia and G. A. P. Cirrone and M. Colonna and A. Dotti and R. Faccini and S. Giagu and A. Messina and P. Napolitani and L. Pandola and D. H. Wright and C. Mancini-Terracciano},
journal= {arXiv preprint arXiv:2004.04961},
year = {2020}
}
备注
8 pages, 9 figures, Accepted by Physica Medica